分析的成功并不像通过研究获得的经验那么重要。即使是负面或中性的结果也可能对未来的 A/B 测试有用。使假设和所捍卫的立场现代化，改变研究的中心领域。有很
多方法可以使用您获得的数据。
一旦 A/B 测试在预期的时 美国电子邮件 间范围内完成，您就会收到基本统计数据。让我们开始行动吧：我们将那些具有重要意义的指标和那些由多起事故引起的指标分开。我们正在进入一个新阶段：评估最终结果的意义。
随机性是通过 A/B 测试假设来揭示的：零假设和替代假设。在第一种情况下，差异是不可见的或几乎不可察觉的。第二：意义重大。
为了检验假设，需要使用特殊的统计测试。他们的选择直接取决于控制指标。最常用的检验是学生 t 检验。它可以用于分析许多量 免费下载并立即实施 化指标。学生 t 检验非常适合处理数据量不是很大的情况。
为了对积极的 A/B 测试结果做出最终判断，重要性水平应在 90% 到 99% 的范围内。如果该指标处于较低层级，就不可能得出关于有效性的结论，从而也就不可能得出关于所做变更的研究结果的结论。
虽然这个特性非常重要，但 意大利电话号码 许多开发人员在发布 A/B 测试结果时完全忘记了重要性水平。事实上，
我们所处的情况是，80% 的研究在统计学上都是不显著的。
部分受众测试的流量较大，使得显著性水平的日均结果差异较小，趋于平滑。由于随机变量结果导致的流量低造成准确度低，从而导致增加研究时间以获得高质量的结果。
一旦对结果进行了统计显著性检验并且排除了随机误差，您就必须对实施哪种变体做出最终决定。
一旦完成 A/B 测试并分析其结果并对当前产品做出更改后，您需要考虑未来的前景。开始识别弱点或痛点，设定新的目标，制定新的假设。这一切必将使项目更加高效地运行，提高项目质量。
当考虑优化产品销售渠道的下一步时，值得记住单位经济学的方法。它将有助于根据来自一个客户或一种特定产品的总收入确定项目或模型的盈利程度。